LongCat 2.5 vs GLM-5.3：编程、价格和部署怎么选？

如果任务需要读取截图，或者你优先考虑较低的公开 API 价格，可以先试 LongCat 2.5。如果必须自己部署模型权重，先看 GLM-5.3。编程能力则需要用相同任务验证：发布会上的分数和价格表都无法替你判断代码库里的实际结果。

价格差异值得算清。2026 年 11 月 3 日，LongCat 限时价格为每百万未命中缓存输入 token 0.30 美元、输出 token 1.20 美元；Z.ai 的 GLM-5.3 分别为 1.40 美元和 4.40 美元。这是各自官方 API 的单价，并非 Tabbit 订阅价格，也没有说明完成任务分别需要多少 token。

一位 Reddit 用户让 LongCat 2.5 Preview 在 OpenCode 中分析五个 C# 类，报告了重复推理和长时间未完成请求。这只是一次预览版体验，不能代表正式版；它提醒我们在自己的测试中设置停止条件和验收标准。下文也会用 Tabbit Browser 展示一次费用计算样例。

主要结论

• LongCat 2.5 支持视觉输入；Z.ai 文档将 GLM-5.3 描述为仅接受文本输入。

• 调研时 LongCat 2.5 发布页仍将权重标为即将推出；GLM-5.3 已公开模型仓库，使用前需核对专属许可证。

• 美团表格中的编程任务各有领先者；部分 GLM 分数来自其他公开报告，并非同条件重新测试。

• LongCat 官方 API 的当前价格更低，但属于限时折扣；应比较每个合格任务的总成本。

• Preview 社区反馈有助于发现风险，不能作为正式版成绩。

LongCat 2.5 与 GLM-5.3 速览

上表依据 LongCat 发布页、参数文档、GLM-5.3 文档 和 GLM 模型卡。想了解各自的发展背景，可阅读 GLM-5.3 总览和 LongCat 2.0 总览；后者是上一代，不能直接当作 2.5 的规格。

编程基准：分数要连同测试条件看

下表来自美团发布页。星号表示 GLM 分数取自公开报告或榜单，不一定与 LongCat 在完全相同条件下重新运行。

来源：美团评测表，核对日期为 2026 年 11 月 3 日。美团称 LongCat 的 Terminal-Bench 2.1 使用 Claude Code 2.1.280，结果为三次平均；GLM 模型卡对应测试则列出 Claude Code 2.1.207。智能体版本、工具、超时、提示词和输出预算都会影响结果，第一行的微小差距不足以决定哪个更适合你的项目。

把这些指标转成可检查的实际任务。对于现有代码库，可以选一个已有失败测试的缺陷，检查测试能否通过以及 diff 是否修改了无关代码。对于新项目，先写清验收行为，再让模型实现。GLM 提示词资源和测评资料可以辅助设计任务，但不能代替你自己的验收条件。

API 价格：比较完成任务的成本

LongCat 价格页将当前价格标为限时折扣；Z.ai 价格页列出了 GLM 价格。以下均为 2026 年 11 月 3 日核对的美元价格，单位是每百万 token，不含其他工具或服务商费用。

假设两者都使用 100 万未命中缓存的输入 token 和 20 万输出 token，不计工具费用：LongCat 为 $0.54，GLM-5.3 为 $2.28。这只是相同 token 数量下的算术，不意味着两个模型的实际用量或成功率相同。

每个合格任务的成本 = 模型和工具总支出 / 通过验收的任务数

如果可以测量，应纳入失败、重试、重复上下文、缓存未命中和人工审核成本。Z.ai 还单列内置搜索费用；Coding Plan、第三方服务商和 Tabbit 账户各有计费方式，不能混用。

截图输入、上下文和输出限制

LongCat 2.5 的发布说明介绍了原生视觉理解。可以用界面截图、相关文件和明确的视觉验收条件做测试，随后仍需在浏览器检查生成结果和可访问性。支持看图不代表生成的界面一定正确。

Z.ai 的文档称 GLM-5.3 仅支持文本输入。截图任务需要额外的视觉组件，或先提供经过核验的文字描述。这是模型输入的区别，不代表所有基于 GLM 的产品都无法处理图片。

两家都公布约 100 万 token 上下文。LongCat 明确指出输入与输出共享窗口，其参数页列出 max_tokens 上限 262,144，而快速入门写最大输出 128K。两处尚有冲突，依赖具体数值前请验证使用的接口。Z.ai 文档称 GLM-5.3 最大输出为 128K；客户端也可能设置更低上限。

权重和部署

调研当天，LongCat 2.5 发布页的 GitHub 与 Hugging Face 链接仍标记为即将推出。这不能证明未来的发布日期或许可。若必须自部署，应重新确认官方仓库和条款；LongCat 2.0 的 MIT 许可不能自动套用到 2.5。

GLM-5.3 已公开 Hugging Face 模型卡，列出 vLLM、SGLang 等部署方式。页面许可证标签为 glm-5.3，应按自己的用途阅读条款。可下载权重仍需要支付硬件、运维、安全与支持成本。模型卡列出 753B 参数，应根据量化方式和上下文估算实际内存，而不是把激活参数直接当作硬件需求。

Preview 用户反馈的边界

在上述 C# 报告中，作者描述了重复和未完成请求。可以据此检查自己的工具调用日志，并在反复无进展时停止；不能据此断定正式版也有同样问题。

另一位 Reddit 用户对 Preview 运行 Terminal-Bench 2.1，每项任务跑三次，并报告该配置中的异常与超时较少。作者同时提到一项任务在本机持续失败；测试对象中也没有 GLM-5.3。这两条反馈来自不同环境，不能合并成正式版排名。

怎样做一次公平测试

1. 选五个有代表性、可回滚的任务，覆盖实际工作中常见的缺陷、多文件修改或失败恢复。

2. 固定代码版本、工具权限、时间预算和验收测试。测试环境不要放入密钥或生产凭据。

3. 记录模型与服务商、智能体版本、思考设置、提示词、上下文、token、工具错误、耗时和最终 diff。

4. 先检查测试与无关修改，再看模型自己的总结。视觉任务还要检查截图和实际界面。

5. 重复测试以观察波动，并把失败和重试纳入总成本。

一次成功只是样例，不是成功率。智能体浏览器指南解释了为什么工具权限和应用本身也会影响多步骤任务。

用 Tabbit Browser 整理对比资料

如果当前要做的是资料调研，可以在 Tabbit Browser 中打开两家的模型文档和价格页，要求它整理来源链接、日期、型号和未解决问题。整理后仍需逐项回到原文核对，尤其是限时折扣和输出上限冲突。

2026 年 11 月 3 日，我们在 Tabbit 测试环境选择 LongCat-2.5，提供两组假设价格，并让它计算 100 万输入和 20 万输出 token 的费用。一次回答得到 $0.54 和 $2.28，与上面的算术一致。价格由提示词提供，模型没有独立核实价格；一次答对也不能说明整体可靠性或编程能力。

该测试账号的选择器列出了 LongCat-2.5，没有列出完整 GLM-5.3。GLM-5.3-FlashX 是不同型号，因此没有拿它替代。截图来自测试环境，不能证明生产账号一定可用。

浏览器工作流可以参考 Tabbit 使用方法和 AI 浏览器对比。浏览器助手不能替代代码库测试；账号可用性、额度与数据条款也需要分别确认。

按场景选择

先确定不能妥协的要求，再做小规模评估。如果结果接近，保留备选模型，并在服务商、智能体或模型版本变化时重新测试。

Secholar.L

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